一种面向波浪补偿的波浪特征估计方法

本发明涉及波浪特征估计技术领域，尤其涉及一种面向波浪补偿的波浪特征估计方法，该方法利用船载倾斜传感器、陀螺仪和加速度传感器实时采集船舶运动状态数据，通过深入的噪声特性分析、精准的卡尔曼滤波算法进行数据预处理，消除噪声干扰与测量误差。基于船舶运动学和动力学原理，结合机器学习算法，如卷积神经网络和长短期记忆网络构建波浪特征估计模型，并使用大量不同海况数据进行训练。将预处理后的数据输入模型，快速准确计算出波浪的波高、波长、周期和传播方向等特征参数，为波浪补偿平台控制系统提供可靠信息。与传统方法相比，本发明成本低、实时性强、准确性高，有效提升波浪补偿平台控制精度，增强船舶在复杂海洋环境下的作业能力。